training-data

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    分類中にトレーニングデータをn回コピーするにはどうすればいいですか？

    2つのデータセットでそれぞれ200と50ポイントの分類問題があります。これらの40個のデータ点のうちの1つをテストセットとする。私は5つの最近傍を考慮して分類子としてkNNを選択しました。私はクラス1のためのトレーニングデータは16回コピーされ、その結果、クラス1は私がコピーすることができますどのようにクラス0 と同じトレーニングサイズを有するような方法でデータを豊かにする必要があり n_neig
    python machine-learning classification knn training-data 2016-12-15

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    知られているレイアウトとフォントでOCRデータを構築する方法

    Tesseractを採用しているAndroidアプリでいくつかのeng.traineddataファイルを試したところ、私のアプリケーションはフォント（太字、太字）をいくつか使うだけなので、私自身のデータを構築することで、はるかに高い精度を得ることができたと思います。ユーザーがの写真を撮るになるものの種類（8.5×11インチの紙）の例はここにある：それは調査するための適切なパスであった場合 私はjT
    android tesseract training-data 2016-12-17

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    テンソル流入モデル/グラフの結合

    私はテンソルフローの開始について私自身の訓練をしばらく前に行っていましたが、最近私は元のモデルに新しいクラスを追加したかったのです。しかし、テンソルフローをリトレインすると、新しいグラフが生成され、古いファイルとは完全に別のファイルがラベル付けされます。 モデルを結合する方法はありますか？それとも古いクラスと新しいクラスで再トレーニングしなければならないのですか？
    tensorflow training-data 2016-12-18

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    なぜデータが大きすぎるのCNNモデル？

    のみ 使用kerasとtensorflowバックエンド 使用のCPU、メモリ128ギガバイト 入力データ形状（45,1024,1024） を有するモデルのみ有します1つの畳み込み、1つ（2,2）最大プール 1024 * 1024完全接続。 私は、このエラーメッセージました： 無効な引数を： 4194304 = 2048 * 2048 1048576 = 1024 * 1024 ：形状は、[41
    tensorflow keras training-data 2016-12-20

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    機械学習の巨大なデータセットsklearn

    私は毎日のように成長するデータセットを持っていますが、すぐにメモリに収まらないサイズになることを心配しています。私はアプリケーションでランダムなフォレストクラシファイアと回帰子を使用しています。私は部分的なフィッティングについて聞いたことがありますが、ランダムフォレストがそのようにできるかどうかはわかりません。データセットがメモリサイズを超えて大きくなってもアプリケーションが壊れずに正常に動作し続
    python machine-learning scikit-learn training-data 2016-12-26

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    sklearnの入力ベクトルに列のすべての値がない場合、Imputerはどのように機能するのですか？

    多数の列を持つデータセットがあります。欠落していると、それはimputer戦略としてmeanを持つimputer値で満たされます。 しかし、列全体の値がすべて不足していると、コンピュータがどのように機能するのか、そのような場合には正しい方法は何でしょうか。
    python machine-learning scikit-learn training-data imputation 2016-12-26

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    1つのデータセットで2つの異なるアルゴリズムによる相互検証

    私は、3つのラベル「d」、「e」および「k」を有する分類されたデータのセットを持っています。私は分類子を訓練して 'd'を識別し、それらをデータセットから削除し、 'e'を識別したいと考えています。現在、データを3分の1に分割しています。これをX1、X2、X3と呼びます。 X1で学習者L1を訓練し、その学習者を使ってX2上の 'd'ラベルを取り除き、それを使ってX3でテストする第2の学習者L2を訓
    validation machine-learning training-data 2016-12-26

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    wit.aiは新しい例を訓練していません/訓練の状態は「きれい」のままです

    昨日私はwit.ai-Projectに新しい訓練例を追加しましたが、訓練の状態はどうにかなってしまいました。新しい例を追加すると、ステータスは常に「クリーン」（緑色のアイコン）のままです。トレーニングプロセスがそれ以上トリガーされないようです。それはかなり面倒なことです。新しい例はまったく動作しないからです。 誰でも手伝いできますか？私は何か間違っているのですか？ （wit.aiの誰かがこれを読ん
    nlp artificial-intelligence bots training-data wit.ai 2017-01-02

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    同じセンサーからのトレーニングデータとテストデータ

    学習メトードを使用する場合、トレーニングとテストのデータがあります。 1）トレーニングデータとテストデータを同じセンサーからキャプチャする必要があるかどうか2）センサが異なる場合はどうなりますか？ 3）同じセンサーから取り込まなければならない場合は、同じセンサーからではなくてもデータを統一する方法はありますか？ ありがとうございます。
    machine-learning training-data supervised-learning unsupervised-learning 2017-01-13
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